(57)【要約】【課題】  学習者が学習意欲（集中力）を持続的に保持でき且つ高い学習効果が期待できる電子教育システムを提供する。【解決手段】  電子教育システムは、通信回線（１００）を介して学習者が利用する端末（２０…）へ一連の教育用コンテンツを配信するシステムであって、一連の教育用コンテンツの情報を格納する記憶手段（１３）と、学習者の情意面に関する情報である情意情報（２ｂ）を格納する記憶手段（１３）と、配信するコンテンツを決定し、決定したコンテンツを端末へ配信する手段（１２）とを備える。情意情報（２ｂ）には、学習者の科目に対する、興味、関心、態度、好き嫌い等の程度を示す情報が含まれる。次に配信するコンテンツは、学習者の情意情報（２ｂ）を参照して決定される。【選択図】図１
2006047570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信回線を介して学習者が利用する端末へ一連の教育用コンテンツを配信する電子教育システムであって、
前記一連の教育用コンテンツの情報を格納する第１の記憶手段と、
学習者の情意面に関する情報である情意情報を格納する第２の記憶手段と、
配信するコンテンツを決定するコンテンツ決定手段と、
該決定されたコンテンツを前記端末へ配信するコンテンツ配信手段とを備え、
前記コンテンツ決定手段は、前記学習者の情意情報を参照して次に配信するコンテンツを決定する、ことを特徴とする電子教育システム。
【請求項２】
前記情意情報には、学習者の科目に対する、興味、関心、態度、好き嫌いのうちの少なくとも１つについて、その程度を示す情報が含まれる、請求項１記載の電子教育システム。
【請求項３】
学習者が端末上で試行錯誤を行った際の入力情報を前記端末より受信して格納する第３の記憶手段と、
前記入力情報から、学習者の入力情報の傾向を示す入力パターンを生成して格納する第４の記憶手段と、
配信するコンテンツを決定する際に参照されるパターンである指導パターンを格納する第５の記憶手段とをさらに備え、
前記コンテンツ決定手段は、前記入力パターンと前記情意情報とを組み合わせて学習パターンを生成し、該学習パターンを前記指導パターンと比較することにより、次に配信するコンテンツを決定する、ことを特徴とする請求項１記載の電子教育システム。
【請求項４】
前記指導パターンは、学習者の情意面に関する情報と、入力パターンに関する情報と、配信されるコンテンツ間の連携を示す情報とを含む、ことを特徴とする請求項３記載の電子教育システム。
【請求項５】
前記コンテンツ決定手段はさらに学習者の過去の成績も参照して、次に配信するコンテンツを決定する、ことを特徴とする請求項３記載の電子教育システム。
【請求項６】
前記コンテンツ決定手段は、指導パターンと学習パターンの比較において、学習パターンに一致する指導パターンがなかったときは、その学習パターンに最も近い指導パターンを選択するとともに、その学習パターンを新たに指導パターンとして第５の格納手段に登録する、請求項３記載の電子教育システム。
【請求項７】
指導パターンはさらに選択貢献度を含み、前記コンテンツ決定手段は前記選択貢献度が所定値以上の指導パターンのみを選択して、学習パターンとの比較を行う、ことを特徴とする請求項３記載の電子教育システム。
【請求項８】
前記コンテンツ決定手段は、指導パターンと学習パターンの比較時において、学習パターンに一致する指導パターンがあったときは、選択貢献度を増加させる、請求項７記載の電子教育システム。
【請求項９】
一の指導パターンに基づき配信が決定されたコンテンツを用いた指導により学習効果が確認できたときは、その一の指導パターンの選択貢献度を増加させる、請求項７記載の電子教育システム。
【請求項１０】
一の指導パターンに基づき配信が決定されたコンテンツを用いた指導により学習効果が確認できなかったときは、その一の指導パターンの選択貢献度を減少させる、請求項７記載の電子教育システム。
【請求項１１】
前記コンテンツ決定手段は、選択貢献度に対し乱数の値を付加し、乱数の値が付加された後の選択貢献度を用いて指導パターンを選択する、ことを特徴とする請求項７記載の電子教育システム。
【請求項１２】
前記コンテンツ決定手段は、指導パターンと学習パターンの比較において、所定の期限より古い指導パターンは使用しない、ことを特徴とする請求項３記載の電子教育システム。
【請求項１３】
一の学習テーマに対して、複数のステージに分けてコンテンツが配信され、各ステージには１つ以上のコンテンツが用意されている、ことを特徴とする請求項３記載の電子教育システム。
【請求項１４】
通信回線を介して学習者が利用する端末へ一連の教育用コンテンツを配信する方法であって、
前記一連の教育用コンテンツの情報と、学習者の情意面に関する情報である情意情報とを所定の記憶手段に格納しておき、
前記学習者の情意情報を参照して次に配信するコンテンツを決定し、
該決定したコンテンツを前記端末へ配信する
ことを特徴とする教育用コンテンツ配信方法。
【請求項１５】
通信回線を介して学習者が利用する端末へ一連の教育用コンテンツを配信するプログラムであって、
前記一連の教育用コンテンツの情報と、学習者の情意面に関する情報である情意情報とを所定の記憶手段に格納する手順と、
前記学習者の情意情報を参照して次に配信するコンテンツを決定する手順と、
決定したコンテンツを前記端末へ配信する手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
一連の教育用コンテンツを画面上に表示して学習者に対する指導を可能とする電子教育装置であって、
前記一連の教育用コンテンツの情報を格納する第１の記憶手段と、
学習者の情意面に関する情報である情意情報を格納する第２の記憶手段と、
表示するコンテンツを決定するコンテンツ決定手段と、
該決定されたコンテンツを画面上に表示させるコンテンツ配信手段とを備え、
前記コンテンツ決定手段は、前記学習者の情意情報を参照して次に表示するコンテンツを決定する、ことを特徴とする電子教育装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はコンピュータを用いた電子教育システムに関し、特に、一連の教育用コンテンツを学習者の端末上で表示させながら指導を進行させる教育システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、通信回線を介した遠隔地間の教育（講義等）を可能とするｅラーニングシステムが種々開発されている（例えば特許文献１参照）。そのような電子教育システムにおいては、学校等の教育機関に設置されたサーバと学習者宅に設定された端末とがインターネット等の通信回線で接続され、双方向データ通信を行うことにより、遠隔地からの学習者に対する指導（講義、授業等）を可能としている。このような電子教育システムは、学習者にとって時間や場所を選ばないで指導を受けられるという点で非常にメリットがある。
【０００３】
従来の電子教育システムには、サーバ側から学習者の端末へネットワークを介して、講義等の映像情報をストリーミングで配信するものや、問題、解説、解答等を含む一連の教育用コンテンツを順次配信するもの等がある。一連のコンテンツが順次配信される場合、学習者は送信されたコンテンツにしたがい表示される画面を閲覧しながら学習を進める。例えば、学習者は必要に応じて画面上に表示された問題を解き、その評価を受けることができる。サーバは学習者の入力に基づき進捗状況に合わせて次のコンテンツを順次配信する。
【０００４】
例えば、特許文献２のシステムは、サーバから利用者端末に問題（コンテンツ）を順次配信するシステムを開示している。このシステムは、利用者ごとの採点結果や問題の配信履歴に応じ、所定の問題の難易度及びジャンルの問題を抽出して次回に配信する。より具体的には、問題（コンテンツ）の配信を受けた利用者の解答の採点結果に応じて、次回に配信する問題を抽出し、配信する。また、出題希望問題、出題希望問題のジャンル、出題希望問題の難易度等の抽出条件があらかじめ登録されている場合は、この抽出条件を参照して次回に配信する問題を抽出し、配信する。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−６３４８号公報
【特許文献２】特開２００３−２９６１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のような電子教育システムの課題として、如何に学習者（生徒）の集中力（学習意欲）を維持させるかということがある。学習者の集中力の持続には、学習者の指導科目に対する興味、関心度等の情意面が大いに影響する。実際の現場では、教師は、生徒の指導科目に対する興味や関心等の情意面を考慮して、経験に基づき最適な指導方法を選択して行うことにより、生徒の集中力を維持させるよう努力している。また、そのような指導は、教師の様々な生徒に対する過去の実際の経験に基づくものであるから、各生徒に対して学習効果が期待できる。
【０００７】
しかし、前述の従来の電子教育システムでは、サーバ側からの一方的なコンテンツ配信になったり、学習者（生徒）の情意面等は全く考慮されずに配信される問題等が決定されたりしている。一通りのコンテンツを終了するのにある程度の時間を要するため、従来の電子教育システムでは、特に、中学生、高校生にとって集中力の持続が難しく、また、全ての学習者に対して学習効果が期待できるものでもない。
【０００８】
本発明は上記課題を解決すべくなされたものであり、その目的とするところは、学習者が学習意欲（集中力）を持続的に保持でき且つ高い学習効果が期待できる電子教育システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る電子教育システムは、通信回線を介して学習者が利用する端末へ一連の教育用コンテンツを配信する電子教育システムである。電子教育システムは、一連の教育用コンテンツの情報を格納する第１の記憶手段と、学習者の情意面に関する情報である情意情報を格納する第２の記憶手段と、配信するコンテンツを決定するコンテンツ決定手段と、決定されたコンテンツを端末へ配信するコンテンツ配信手段とを備える。コンテンツ決定手段は、学習者の情意情報を参照して次に配信するコンテンツを決定する。
【００１０】
情意情報は、学習者の科目に対する、興味、関心、態度、好き嫌いのうちの少なくとも１つについて、その程度を示す情報を含むのが好ましい。
【００１１】
さらに、電子教育システムは、学習者が端末上で試行錯誤を行った際の入力情報を端末より受信して格納する第３の記憶手段と、入力情報から、学習者の入力情報の傾向を示す入力パターンを生成して格納する第４の記憶手段と、配信するコンテンツを決定する際に参照されるパターンである指導パターンを格納する第５の記憶手段とをさらに備えてもよい。その場合、コンテンツ決定手段は、入力パターンと情意情報とを組み合わせて学習パターンを生成し、その学習パターンを指導パターンと比較することにより、次に配信するコンテンツを決定することができる。
【００１２】
指導パターンには、学習者の情意面に関する情報と、入力パターンに関する情報と、配信されるコンテンツ間の連携を示す情報とが含まれてもよい。
【００１３】
また、コンテンツ決定手段はさらに学習者の過去の成績も参照して、次に配信するコンテンツを決定してもよい。
【００１４】
また、コンテンツ決定手段は、指導パターンと学習パターンの比較において、学習パターンに一致する指導パターンがなかったときは、その学習パターンに最も近い指導パターンを選択するとともに、その学習パターンを新たに指導パターンとして第５の格納手段に登録してもよい。
【００１５】
指導パターンはさらに選択貢献度を含んでもよい。この場合、コンテンツ決定手段は選択貢献度が所定値以上の指導パターンのみを選択して、学習パターンとの比較を行うことができる。
【００１６】
コンテンツ決定手段は、指導パターンと学習パターンの比較時において、学習パターンに一致する指導パターンがあったときは、選択貢献度を増加させてもよい。
【００１７】
また、一の指導パターンに基づき配信が決定されたコンテンツを用いた指導により学習効果が確認できたときは、その一の指導パターンの選択貢献度を増加させるようにしてもよい。一方、学習効果が確認できなかったときは、その一の指導パターンの選択貢献度を減少させてもよい。
【００１８】
コンテンツ決定手段は、選択貢献度に対し乱数の値を付加し、乱数の値が付加された後の選択貢献度を用いて指導パターンを選択するようにしてもよい。
【００１９】
また、コンテンツ決定手段は、指導パターンと学習パターンの比較において、所定の期限より古い指導パターンは使用しないようにしてもよい。  
【００２０】
一つの学習テーマに対して、複数のステージに分けてコンテンツが配信され、各ステージには１つ以上のコンテンツが用意されていてもよい。
【００２１】
本発明に係る方法は、通信回線を介して学習者が利用する端末へ一連の教育用コンテンツを配信する方法である。その方法は一連の教育用コンテンツの情報と学習者の情意面に関する情報である情意情報とを所定の記憶手段に格納しておき、学習者の情意情報を参照して次に配信するコンテンツを決定し、決定したコンテンツを端末へ配信する。
【００２２】
本発明に係るプログラムは、通信回線を介して学習者が利用する端末へ一連の教育用コンテンツを配信するプログラムである。そのプログラムは、一連の教育用コンテンツの情報と、学習者の情意面に関する情報である情意情報とを所定の記憶手段に格納する手順と、学習者の情意情報を参照して次に配信するコンテンツを決定する手順と、決定したコンテンツを前記端末へ配信する手順とをコンピュータに実行させるものである。
【００２３】
本発明に係る別の電子教育システムは、一連の教育用コンテンツを画面上に表示して学習者に対する指導を可能とする電子教育装置であって、一連の教育用コンテンツの情報を格納する第１の記憶手段と、学習者の情意面に関する情報である情意情報を格納する第２の記憶手段と、表示するコンテンツを決定するコンテンツ決定手段と、決定されたコンテンツを画面上に表示させるコンテンツ配信手段とを備える。コンテンツ決定手段は、学習者の情意情報を参照して次に表示するコンテンツを決定する。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、学習者の関心、興味、態度等の情意面を考慮して、次に配信するコンテンツが決定されるため、その学習者の持つ背景に基づく指導が可能となり、すなわち、実際の教室の授業で行われるような教師の指導により近い指導が可能となり、その学習者の学習意欲（集中力）の持続を可能とするとともに、高い学習効果を期待できる電子教育システムを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、添付の図面を参照して本発明に係る電子教育システムの実施の形態について説明する。
【００２６】
本実施形態の電子教育システムは、中学、高校、大学等の教育機関と、その教育機関とネットワークを介して接続された学習者（生徒）宅との間の遠隔地間の学習指導を可能とする遠隔教育システムである。本システムは教育用コンテンツ（教材）を配信する際に、科目への興味、関心等の学習者の情意面の情報を考慮して、最も高い効果が得られるであろうと期待されるコンテンツを選択して配信する。このように、生徒の情意面を考慮して最適なコンテンツを配信することにより、従来、教師が自身の経験や知識に基づき、生徒の状況に応じて行ってきた実際の学習指導と同様の学習指導がシステム上で可能となる。以下、その詳細を説明する。
【００２７】
（１．電子教育システムの構成）
図１に電子教育システムの構成例を示す。図１に示すように電子教育システムは、教育用サーバ（以下単に「サーバ」という。）１と、複数のクライアント端末（以下単に「端末」という。）２０、２１、２２、２３…がインターネット１００を介して接続されている。なお、本実施形態では、インターネット１００は他の種類の通信ネットワークでもよい。
【００２８】
サーバ１は、インターネット１００を介して端末２０、２１、２２、２３…と双方向のデータのやりとりを制御するための通信インタフェース１１と、サーバ１の全体制御を行う制御部１２と、プログラムやデータ等を格納するデータ格納部１３を備える。サーバ１の制御部１２は所定のプログラムを実行することで、後述する教育システムに関連する機能を実現する。サーバ１を制御するプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体、電気通信回線等の伝送媒体を介して提供されてもよい。サーバ１は例えば、中学、高校、大学等の教育機関内に設置されている。
【００２９】
サーバ１のデータ格納部１３には、本教育システムの機能を実現するための制御プログラムや、教育用（学習指導用）コンテンツの情報や、制御に必要な各種のテーブルが格納される。コンテンツには、端末２０…上で表示される画面（静止画、動画を含む）の情報や音声の情報が含まれる。
【００３０】
各端末２０、２１、２２…もサーバ１と同様の構成を有しており、所定のプログラムを実行することにより、後述する機能を実現する。端末２０、２１、２２…は、例えば、指導を受ける学習者（生徒）の自宅に設置されているパーソナルコンピュータである。
【００３１】
サーバ１からは、教育用コンテンツが順次ネットワーク１００を介して各端末に配信される。このとき、サーバ１から配信されるコンテンツの内容は端末２０、２１、２２…毎に異なる。サーバ１からは、コンテンツに応じた静止画、動画、音声、データ等がインターネット１００を介して学習者用の端末２１、２２、２３…に配信される。また、学習者用の端末２１、２２、２３…からも入力した情報がサーバ１に送信される。
【００３２】
（２．各種テーブル）
本電子教育システムで使用される各種テーブル（データベース）について図２Ａ〜図２Ｈを用いて説明する。
【００３３】
図２Ａは、学習者情報テーブルのデータ構造の一例を示した図である。学習者情報テーブル２ａは、学習者（生徒）に関する氏名等の情報を格納する。学習者情報テーブル２ａは、学習者すなわち生徒を一意に識別するための生徒ＩＤ、生徒氏名中の姓の情報、生徒氏名中の名の情報、最後に教育システムにログインした日時の情報、及び、最後にアクセスしたコンテンツのコンテンツＩＤ（コンテンツを一意に識別するための情報）を含む。
【００３４】
図２Ｂは、学習者情意テーブルのデータ構造の一例を示した図である。学習者情意テーブル２ｂは、生徒の情意や成績に関する情報を格納する。具体的には、学習者情意テーブル２ｂは、生徒ＩＤ、科目を一意に識別するための科目コード、コンテンツＩＤ、情意値１〜４、定期考査の結果またはコンテンツ内の小テストの結果の値を格納する成績１、２、レコード生成日時の情報を含む。
【００３５】
ここで、情意とは、興味、関心、態度、好き嫌い、意欲等の感情や気持ちのことであり、情意値とは、ある科目に対する生徒のそのような気持ちの度合いを数値化したものである。情意を数値化して表すことについては、例えば、「島根式数学に対する情意特性検査」による手法が知られている。この手法は、生徒に対してアンケートによりいくつかの質問を行い、その結果に基づいてその生徒の情意値を決定する。そのアンケートの例を以下に示す。
【００３６】
＜アンケート＞
質問１：私はいつも数学の勉強で、人から頼りにされたいと思う。
（思う：５  〜  思わない：１） 
------------------------------------------------------
質問２：私は、自分の今の数学の成績に満足している。
（満足している：５  〜  満足していない：１） 
------------------------------------------------------
質問３：私は、人から数学の勉強ができないと思われたくありません。
（思われたくない：５  〜  思われてよい：１） 
------------------------------------------------------
質問４：私は、数学の勉強で、他人からうらやましがられることがあります。
（ある：５  〜  ない：１） 
------------------------------------------------------
質問５：私は、他の人と比べて数学の力は優れていると思います。
（思う：５  〜  思わない：１）
------------------------------------------------------
質問６：私は、数学の勉強で、他の人から尊敬されるような人間であると思います。
（思う：５  〜  思わない：１） 
------------------------------------------------------
質問７：私は、数学の勉強に自信を持っています。
（持っている：５  〜  持っていない：１） 
------------------------------------------------------
質問８：私は、数学の問題を解くとき、失敗するのではないかと恐れたりしません。
（恐れない：５  〜  恐れる：１） 
------------------------------------------------------
質問９：私は、数学の問題を解いた後、他の人と答えが違うのではないかと、心配にはなりません。
（心配しない：５ 〜 心配する：１） 
------------------------------------------------------
質問１０：難しい数学の問題を自分から進んで解きます。
（解く：５  〜  解かない：１） 
------------------------------------------------------
・・・
・・・
・・・
【００３７】
上記アンケートは数学の科目に対する情意値を得るためのものであるが、その質問内容を変更することにより、容易に他の教科に対する情意値を得ることも可能である。
【００３８】
本実施形態では、各生徒に対し事前に上記のようなアンケートを行い、その結果に基づいて学習者情意テーブル２ｂの情意値の値を設定しておく。
【００３９】
図２Ｃは、科目コードテーブルのデータ構造の一例を示した図である。科目コードテーブル２ｃは、科目コードと科目名の情報を含む。これらの情報は主として端末上での画面表示の際に使用される。
【００４０】
図２Ｄは、学習者入力テーブルのデータ構造の一例を示した図である。学習者入力テーブル２ｄは、学習者（生徒）が端末２０…上で入力した情報（数値、文字等）を記録するテーブルである。学習者入力テーブル２ｄは、コンテンツＩＤと、生徒ＩＤと、生徒が入力した情報を格納する入力値１〜１０と、入力値が入力された日時の情報を格納する入力値生成日時とを含む。
【００４１】
図２Ｅは、コンテンツテーブルのデータ構造の一例を示した図である。コンテンツテーブル２ｅは、コンテンツＩＤと、コンテンツ名と、そのコンテンツに関連する科目の識別情報である科目コードとを含む。コンテンツはサーバ１から端末２０…に配信される学習指導用の画面を含み、コンテンツＩＤは各画面毎に付与されている。
【００４２】
図２Ｆは、学習者入力パターンテーブルのデータ構造の一例を示した図である。学習者入力パターンテーブル２ｆのデータ構造は学習者入力テーブルのデータ構造と同じである。学習者入力パターンテーブル２ｆは、１つまたは複数のコンテンツ（画面）上での試行において学習者により入力された情報の入力パターンに関する情報を格納している。入力パターンとは、学習者の入力の仕方の傾向のことであり、本例では、学習者が試行中にどのパラメータをどれくらいの頻度で変更したかを示すものである。
【００４３】
図２Ｇは、指導パターンテーブルのデータ構造の一例を示した図である。指導パターンテーブル２ｇは、配信するコンテンツを決定する際に参照されるパターンを複数格納するテーブルである。すなわち、指導パターンテーブル２ｇは、一のコンテンツが終了したときに、次に進むべきコンテンツを決定する際に参照される。このため、指導パターンテーブル２ｇは、コンテンツＩＤ、指導パターングループＩＤ、入力値１〜１０、情意値１〜４、成績１、２、次のコンテンツＩＤ、入力値生成日時、パターン選択貢献度（重み）を含む。最初、指導パターンテーブル２ｇは、指導者側により過去の経験に基づいていくつかの指導パターンが用意されている。
【００４４】
指導パターンＩＤは指導パターンを一意に識別するための情報である。入力値１〜１０は、コンテンツＩＤで指定されるコンテンツに対して学習者が入力するであろうと予想される入力値の値である。成績１、２は、定期考査の結果、コンテンツ内の小テストの結果を格納する。パターン選択貢献度とは、過去にその指導パターンが選択された程度を示す情報である。すなわち、この値が高いほど、過去に選択された回数がより多いことを示している。パターン選択貢献度はその指導パターンが参照される毎に増加される。パターン選択貢献度は、指導パターンを選択する際に参照される。
【００４５】
指導パターンテーブル２ｇの各データは、当初は、教師等の指導者側により設定されるが、その後、システムの運用が進むにしたがいシステムにより自動的に追加されていく。
【００４６】
１つの指導パターンは、「情意値１〜４」及び「成績１、２」を持つ学習者が、「コンテンツＩＤ」で指定されるコンテンツにおける試行において、「入力値１〜１０」の値を入力したときは、「次のコンテンツＩＤ」で指定されるコンテンツを次に配信するのが好ましいことを意味している。これはちょうど、実際の授業において教師が生徒の情意面と生徒の能力等を考慮して指導の仕方を選択するのに対応している。
【００４７】
図２Ｈは、学習履歴テーブルのデータ構造の一例を示す図である。学習履歴テーブル２ｈは、生徒に対する学習履歴情報を格納する。このテーブルを参照することにより、学習の進み具合を認識することができる。学習履歴テーブル２ｈは、生徒ＩＤ、コンテンツＩＤ、指導パターンＩＤ、セッションＩＤ、コンテンツの配信日時を含む。セッションＩＤは、サーバ１と端末２０…間に確立されたセッション毎に付与される識別情報である。
【００４８】
（３．配信コンテンツの流れ）
本実施形態の電子教育システムはサーバ１からネットワーク１００を介して端末２０…へ教育用のコンテンツを配信する。端末２０…がコンテンツを受信すると、コンテンツに応じた指導用画面が表示されるとともに、指示、説明、解説、評価等を行うための動画、音声が必要に応じて再生される。学習者はその指示等にしたがい、画面上で演習、試行を行うことができる。演習、試行において、学習者は端末２０…上で数値、文字列等の入力を行う。これらの入力された情報はサーバ１に送信される。サーバ１は学習者による入力情報や学習者自身の情意値、過去の成績に基づいて次に配信すべき適切なコンテンツを選択し、端末２０へ送信する。
【００４９】
以上のように、本実施形態の電子教育システムでは、学習者はコンテンツにしたがい端末上で試行錯誤が可能となる。学習者に試行錯誤を行わせながら指導を進めていくことで、学習者の集中力（学習意欲）を継続させることが可能になると考えられる。ただし、単にでたらめな数値を入力しても法則はみつからないので、学習者の入力パターンを観察し、法則が導かれやすい試行へと助言を与えながら学習を進行させるようにコンテンツを工夫する必要がある。このような試行に応じた指導を可能とすることにより、学習意欲及び学習効果の向上が期待できる。
【００５０】
図３に、本実施形態の電子教育システムによるコンテンツの流れを示す。同図に示すように、１つのテーマ（単元）を指導するために一連の複数の教育用コンテンツＡ〜Ｊが用意されており、これらが順にサーバ１から端末２０…へ配信されていく。また、１つのテーマ（単元）を指導するために、複数のステージ（本例では５つのステージ）が設けられ、それぞれのステージにおいて１つまたは複数のコンテンツが用意されている。学習者の理解の進歩につれてステージが進むようになっている。なお、学習者の学習意欲の継続性の観点から１つのステージに要する時間は５分以内が好ましい。
【００５１】
図３に示すコンテンツの流れを説明する。図３において、実線で示すように、コンテンツＡ→コンテンツＢ→コンテンツＣ→コンテンツＤ→コンテンツＥと進む場合もあれば、太破線で示すように、コンテンツＡ→コンテンツＢ→コンテンツＣ→コンテンツＤ→コンテンツＥと進み、コンテンツＥで合格点がとれない場合は、コンテンツＧまで戻り、その後、コンテンツＪ→コンテンツＥと進む場合もある。このように、配信されるコンテンツの流れは１通りではない。配信するコンテンツの選択の仕方の具体的手法については後述するが、本実施形態では、演習、試行における学習者のコンテンツの理解度のみではなく、試行作業時の入力パターン（傾向）、学習者の情意面や過去の成績をも考慮し、配信すべきコンテンツを決定するため、その学習者の状況（成績、理解度、情意面等）に応じて配信されるコンテンツが異なる。これにより、学習者毎に能力や関心度等をも考慮した最適な学習指導が実現できる。
【００５２】
図４Ａ〜図４Ｄは端末２０…上に表示される画面の表示例を示した図である。図４Ａに示すコンテンツ画面では２次関数の説明を行い、図４Ｂに示すコンテンツ画面では２次関数のグラフと頂点の関係を説明している。図４Ｃに示すコンテンツ画面は、２次関数の係数ａ、ｂ、ｃとグラフの関係を学習するための画面であり、係数の入力を可能とし、入力した係数に応じたグラフが描画されるようになっている。学習者は、係数ａ、ｂ、ｃを様々に変化させ、それにともなう２次関数の位置、形状の変化を見ることにより、２次関数の係数と頂点の関係を学習できるようになっている。
【００５３】
本実施形態の電子教育システムは、各コンテンツにおいて学習者の入力パターンを認識する（詳細は後述）。そして、その入力パターンに基づいて次に配信すべきコンテンツを決定する。例えば、図４Ｃの演習用コンテンツにおいて、学習者が種々の係数の値を入力させたときに、係数ｃの値を操作していない場合は、図４Ｄに示すような係数ｃの値の操作を促すようなコンテンツを配信する。
【００５４】
（４．フローチャート）
図５〜図８のフローチャートを用いて、本実施形態の電子教育システムの詳細な処理を説明する。
【００５５】
図５〜図８のフローチャートに示す処理はサーバ１の制御部１２が所定のプログラムを実行することにより実現される。以下ではサーバ１からネットワーク１００を介して一つの端末２０に、ある単元を指導するための教育用コンテンツが配信される場合を説明する。なお、本処理の実行前において、学習者による所定のログイン手続き（生徒ＩＤの入力等）が行われ、ネットワーク１００を介したサーバ１と端末２０間の接続が完了しているものとする。
【００５６】
図５において、サーバ１から、ある単元を指導するための教育用コンテンツがネットワーク１００を介して端末２０に配信される（Ｓ１１）。それとともに学習履歴テーブル２ｈが更新される（Ｓ１２）。学習履歴テーブル２ｈでは、配信されたコンテンツのコンテンツＩＤが、そのコンテンツが配信される学習者の生徒ＩＤ等ともに記録される。なお、配信コンテンツの決定において指導パターンが参照された場合は、その参照された指導パターンの指導パターンＩＤも合わせて記録される。端末２０はサーバ１からコンテンツを受信すると、それを画面に表示する。
【００５７】
学習者は表示された画面及び動画、音声によるガイダンスにしたがい演習を行う。ただし、画面によっては演習がない場合もある。演習における学習者の学習活動が記録される（Ｓ１３）。学習活動とは、学習者が入力した情報である。すなわち、生徒により演習中に端末２０上で入力された情報はサーバ１に送信されて、学習入力テーブル２ｄに記録される。以下、この具体例を示す。
【００５８】
演習において入力される情報が数値データの場合、学習入力テーブル２ｄには以下のようなレコードが追加される。（以下の例は、"C999"はコンテンツＩＤであり、"U0011"は生徒ＩＤであり、入力された数値が"１"、"２"、"３"の場合である。）
C999，U0011，１，２，３，null，null，null，…
【００５９】
また、検索語を入力して何かを検索させるためのコンテンツにおける演習の場合、学習入力テーブル２ｄには以下のようなレコードが追加される。（以下の例は、検索用語として"ネットワーク"、"犯罪"、"不正利用"が入力された場合である。）
C999，U0011，ネットワーク，犯罪，不正利用，null，null，null，…
【００６０】
また、コンテンツが小テストの場合、学習入力テーブル２ｄには以下のようなレコードが追加される。（以下の例は、小テストの解答として" I was born in the USA."が入力された場合である。）
C999，U0011，I was born in the USA.，null，null，null，…
【００６１】
そして、学習者による試行回数が所定回数に達したか否かが判断される（Ｓ１４）。所定回数に達している場合、その演習は終了し、その演習中に実行された学習活動のパターン化がなされる（Ｓ１５）。具体的には、演習における学習者の入力傾向を抽出する。本実施形態では、各入力値を変化させた回数を変化させる可能性のある試行回数（すなわち全試行回数−１）で除した値を学習入力パターンとして求めている。具体例を挙げて説明する。
【００６２】
今、学習入力テーブル２ｄにおいて以下のような学習活動の記録がなされたとする。
C999，U0011，１，２，３，null，null，null，null，…
C999，U0011，１，２，４，null，null，null，null，…
C999，U0011，１，２，５，null，null，null，null，…
C999，U0011，１，６，９，null，null，null，null，…
C999，U0011，１，−２，１，null，null，null，null，…
【００６３】
上記において「入力値１」のフィールドに注目すると、５回の試行中全て同じ値であり変化がない。よって、入力パターンにおける入力値１の値は０／４＝０となる。同様に、入力値２のフィールドに注目すると、５回の試行において２回変更されている。よって、入力パターンにおける入力値２の値は２／４＝０．５となる。同様に、入力パターンにおける入力値３のフィールドの値は４／４＝１．０となる。
【００６４】
以上のような方法で入力パターンは次のように求まる。
C999，U0011，０，０．５，１．０，null，null，null，null，…
【００６５】
また、検索語を入力して何かを検索させるコンテンツにおける演習の場合で入力テーブル２ｄに以下のようなレコードが追加されているとする。
C999，U0011，ネットワーク，null，null，null，…
C999，U0011，犯罪，null，null，null，…
C999，U0011，不正利用，null，null，null，…
【００６６】
上記の場合、入力パターンは例えば次のようにして求める。
C999，U0011，１４，ネットワーク，犯罪，不正利用，null，null，…
この場合、入力パターンの入力値１（第３番目のフィールド）は次のようにして求めている。ｉ番目の試行において検索に用いた用語の数をｎ語とし、全試行回数がｍ回であるとき、次式で求める。
【数１】
2006047570.tif 000003
上記の例では、１回目の試行では入力語が１語、２回目の試行では入力語が２語、３回目の試行では入力語が３語であるため、入力値１は２1＋２2＋２3＝１４となる。また、入力パターンの入力値２以降は、検索に使用された用語がそれぞれ入力されている。
【００６７】
別の例で以下の入力となる場合、
C999, U0011, ネットワーク, null, null, ・・・・・
C999, U0011, 犯罪, null, null, null, ・・・・・
C999, U0011, 不正利用, null, null, null, ・・・・・
入力パターンは以下のとおりとなる。
C999, U0011, 6, ネットワーク, 犯罪, 不正利用, null, ・・・・・
【００６８】
さらに別の例で以下の入力となる場合、
C999, U0011, ネットワーク, null, null, ・・・・・
C999, U0011, ネットワーク, 犯罪, null, null, null, ・・・・・
C999, U0011, インターネット, 不正利用, null, null, null, ・・・
入力パターンは以下のとおりとなる。
C999, U0011, 10, ネットワーク, 犯罪, インターネット, 不正利用,null,・・・
【００６９】
また、コンテンツが小テストの場合で学習入力テーブル２ｄに以下のようなレコードが追加されているとする。
C999，U0011，I was born in the USA.，null，null，null，…
【００７０】
この場合、入力パターンの入力値のフィールドには、答えとして入力された文字列の中の各単語を、それぞれの入力値のフィールドに設定する。例えば次のようになる。
C999，U0011，I，was，born，in，the，USA，.，null，null，null，…
【００７１】
学習活動のパターン化が終了すると、パターン化された値で学習者入力パターンテーブル２ｆを更新する（Ｓ１６）。
【００７２】
学習者の入力パターンと指導パターンとを参照して、次に配信するコンテンツを決定する処理を行う（Ｓ１７）。本処理の詳細は後述する。
【００７３】
その後、その単元の内容が全て終了したか否かを判断し（Ｓ１８）、終了していなければ、ステップＳ１１に戻り、次のコンテンツの画面を配信し、以降、上記の処理を繰り返す（Ｓ１１〜Ｓ１８）。
【００７４】
単元が終了した場合は、アンケート及び小テストを行う（Ｓ１９）。アンケートは前述したものである。このため、サーバ１は端末２０にアンケート及び小テストのための画面を配信し、学習者により入力されたデータを端末２０から受信し、アンケート結果またはテスト結果を学習者情意テーブル２ｂに反映させる。
【００７５】
図６〜図８のフローチャートを用いて、次の配信コンテンツの決定処理（ステップＳ１７）の詳細について説明する。
【００７６】
図６において、まず、学習者情意テーブル２ｂを参照して、その学習者の情意値１〜４、成績１、２の情報を取得する（Ｓ３１）。そして、その学習者について、さきほど学習者入力パターンテーブル２ｆに記録した入力パターン（入力値１〜１０）を読み出す。学習者情意テーブル２ｂから読み出した情意値１〜４、成績１、２と、学習者入力パターンテーブル２ｆから読み出した入力パターン（入力値１〜１０）とを合成して、指導パターンと比較するためのパターンである「学習パターン」を生成する（Ｓ３２）。
【００７７】
次に、指導パターンテーブル２ｇに格納されている複数の指導パターンのうち、パターン選択貢献度（重み）が所定値以上のものを選択する（Ｓ３４）。ここで、パターン選択貢献度（重み）を参照して指導パターンを選択する理由を説明する。
【００７８】
指導パターンテーブル２ｇに格納されたパターン数が膨大である場合、全ての指導パターンを学習者の学習パターンと比較する処理を行うと、処理に膨大な時間を要し、現実的でない。よって、パターン選択貢献度を用いて比較対象となる指導パターンの数をしぼりこむことにより、処理負担の軽減化を図っている。パターン選択貢献度は、過去において学習パターンと一致した頻度が高いほど、または、その指導パターンにしたがった場合に効果があったものほど、高くなるように更新される（詳細は後述）。よって、パターン選択貢献度が所定値以上のものを選択することにより、実績がある指導パターンを効率よく選択できる。さらに、データが増加した場合は、古すぎるデータを除外するようにしてもよい（忘却の機能）。すなわち、所定期限（閾値）を設定し、入力値生成日時の値がその期限より古い指導パターンは使用しないようにする。これにより、効率よく学習者世代に応じた指導パターンを選択できるようにする。例えば、５年前の生徒と現在の生徒は学習内容が異なったり、時代背景によって学習の内容や学習に対する感情が異なるため、古いデータがノイズとして働いてしまうからである。
【００７９】
パターン選択貢献度で篩にかけてもデータが膨大なる可能性もある。また、古すぎるデータもノイズとして選択に悪影響を及ぼしかねない。そのために忘却の機能を導入する。具体的には、たとえば、最新のものからデータを選択することでそれを実現する。これによって、信頼度が高く、対象としている学習者の層に合ったコンテンツを選択することが可能となる。
【００８０】
なお、パターン選択貢献度と所定値を比較する際には、パターン選択貢献度の値に対して乱数値を付加した値を、パターン選択貢献度として用いてよい。このように、乱数により、ゆらぎを与えることにより、実績がなくパターン選択貢献度が低い指導パターンについても、学習者の学習パターンとの比較の機会を与えることができ、より精度よく指導パターンの選択が可能となる。この乱数によるゆらぎの付与は所定の周期毎に行ってもよいし、毎回行ってもよい。
【００８１】
次に、選択貢献度により選択された指導パターンの中から、学習パターンと一致するものを検索する（Ｓ３５）。
【００８２】
一致するものがあった場合、図７に進み、その一致した指導パターン中に定義された次のコンテンツＩＤを取得する（Ｓ３６）。そして、パターン選択貢献度の値（Ｗ）を増加させる（Ｓ３７）。例えば０．１だけ増加させる。
【００８３】
コンテンツＩＤに基づき、コンテンツが次のステージに進めたか否かを判断する（Ｓ３８）。この判断は、取得した次のコンテンツＩＤと、現在のコンテンツのＩＤとを比較して行う。なお、コンテンツＩＤは、そのコンテンツがどのステージに含まれるのかが容易に認識できるよう工夫がなされて設定されている。
【００８４】
次のステージに進めることができた場合（Ｓ３８でＹＥＳ）、前回の指導パターンのパターン選択貢献度（Ｗ）を増加させる（Ｓ３９）。一方、次のステージに進めることができなかった場合（Ｓ３８でＮＯ）、前回の指導パターンのパターン選択貢献度（Ｗ）を減少させる（Ｓ４０）。これは、次のステージに進むことができた場合は、その指導パターンが有効であり、学習効果があったということであるから、次回に、その指導パターンをより選択されやすいようにするためである。前回の指導パターンについては、学習履歴テーブル２ｈを参照して指導パターンＩＤを用いて特定することができる。
【００８５】
最後に、指導パターンテーブル２ｇを更新し（Ｓ４１）、リターンする。
【００８６】
一方、ステップＳ３５において一致するものがなかった場合、図８に進み、機械学習法の手法により、例えば、学習者の学習パターンと選択された指導パターンの各々とを比較していき、距離が最も近い指導パターンを決定し、その決定した指導パターン中に定義された次のコンテンツＩＤを取得する（Ｓ４２）。
【００８７】
例えば、学習者の学習パターンが以下のとおりであり、
学習パターンＡ：C999，U0011，０，０．４，０．８，null，null，null，null，…
選択された指導パターンが以下のとおりである場合を考える。
指導パターンα：C999，U0011，０，０．４，０．１，null，null，null，…
指導パターンβ：C999，U0011，０，０，０．８，null，null，null，…
指導パターンγ：C999，U0011，０，０．８，０．１，null，null，null，…
【００８８】
この場合、学習パターンＡと指導パターンα、β、γのそれぞれとの距離を算出し、学習パターンＡに最も近い一つの指導パターンが次の配信コンテンツを決定するためのパターンとして決定される。
【００８９】
その後、次のステージに進めたか否かを判断する（Ｓ４３）。次のステージに進めることができた場合（Ｓ４３でＹＥＳ）、前回の指導パターンのパターン選択貢献度（Ｗ）を増加させる（Ｓ４４）。そして、学習者の学習パターンに基づいて新たな指導パターンのデータを生成し（Ｓ４５）、指導パターンテーブル２ｇを更新する（Ｓ４６）。このとき、パターン選択貢献度（Ｗ）は初期値の０．５に設定される。このように、学習者の学習パターンが過去の指導パターンと一致しなかったときは、その学習パターンを新たな指導パターンとして登録することにより、次回の指導パターンの検索において、より選択の幅が広がる。すなわち、これはシステム自身が進化していることを意味する。
【００９０】
一方、次のステージに進めることができなかった場合（Ｓ４３でＮＯ）、前回の指導パターンのパターン選択貢献度（Ｗ）を減少させて、指導パターンテーブル２ｇを更新し（Ｓ４７）、リターンする。
【００９１】
以上のように、本発明の教育システムでは、生徒（学習者）の科目に対する関心、興味、好き嫌い、態度、意欲といった情意面に関する情報を数値化し、記録しておき、この情意面の情報を参照して学習指導におけるコンテンツの選択を行う。実際の教育現場において、経験のある教師は生徒の科目に対する情意面をも考慮し、学習指導を行うものであるから、本発明により、より実際の教師が行う学習指導に近い学習指導をシステム上で実現できる。
【００９２】
なお、上記の説明では、入力パターンと情意情報と成績等を組み合わせた情報を用いて次に配信するコンテンツを決定したが、情意情報のみを参照し、配信するコンテンツを決定してもよい。この場合は、比較に用いる指導パターンにおける入力パターンと成績に対応するフィールドにnullを設定しておけばよい。
【００９３】
また、本実施形態では、学習指導用コンテンツを配信するサーバと、そのコンテンツを受信する端末側とが通信回線（インターネット）を介して接続された場合の例を説明したが、１つのハードウェア内にサーバ機能と端末機能とを持たせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明に係る電子教育システムの構成を示した図である。
【図２Ａ】学習者情報テーブルのデータ構造の一例を示した図である。
【図２Ｂ】学習者情意テーブルのデータ構造の一例を示した図である。
【図２Ｃ】科目コードテーブルのデータ構造の一例を示した図である。
【図２Ｄ】学習入力テーブルのデータ構造の一例を示した図である。
【図２Ｅ】コンテンツテーブルのデータ構造の一例を示した図である。
【図２Ｆ】学習入力パターンテーブルのデータ構造の一例を示した図である。
【図２Ｇ】指導パターンテーブルのデータ構造の一例を示した図である。
【図２Ｈ】学習履歴テーブルのデータ構造の一例を示した図である。
【図３】教育用コンテンツの流れを説明した図である。
【図４Ａ】教育用コンテンツの画面上での表示例を示した図である。
【図４Ｂ】教育用コンテンツの画面上での表示例を示した図である。
【図４Ｃ】教育用コンテンツの画面上での表示例を示した図である。
【図４Ｄ】教育用コンテンツの画面上での表示例を示した図である。
【図５】電子教育システムの処理を示すフローチャートである。
【図６】次の配信コンテンツ決定処理（サブルーチン）のフローチャートである。
【図７】図６のつづきの処理を示すフローチャートである。
【図８】図６のつづきの処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９５】
１  サーバ（教育用コンテンツ配信）
１１  通信インタフェース
１２  制御部
１３  データ格納部
２０，２１，２２，２３  学習者利用端末
１００  通信回線（インターネット）
２ａ  学習者情報テーブル
２ｂ  学習者情意テーブル
２ｃ  科目コードテーブル
２ｄ  学習入力テーブル
２ｅ  コンテンツテーブル
２ｆ  学習入力パターンテーブル
２ｇ  指導パターンテーブル
２ｈ  学習履歴テーブル
【図１】
2006047570.tif 000004
【図２Ａ】
2006047570.tif 000005
【図２Ｂ】
2006047570.tif 000006
【図２Ｃ】
2006047570.tif 000007
【図２Ｄ】
2006047570.tif 000008
【図２Ｅ】
2006047570.tif 000009
【図２Ｆ】
2006047570.tif 000010
【図２Ｇ】
2006047570.tif 000011
【図２Ｈ】
2006047570.tif 000012
【図３】
2006047570.tif 000013
【図４Ａ】
2006047570.tif 000014
【図４Ｂ】
2006047570.tif 000015
【図４Ｃ】
2006047570.tif 000016
【図４Ｄ】
2006047570.tif 000017
【図５】
2006047570.tif 000018
【図６】
2006047570.tif 000019
【図７】
2006047570.tif 000020
【図８】
2006047570.tif 000021